4.为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件,并测量其尺寸(单位:cm).根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布N(μ,σ2).
(1)假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件数,求P(X≥1)及X的数学期望;
(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.
(ⅰ)试说明上述监控生产过程方法的合理性;
(ⅱ)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸:
9.9510.129.969.9610.019.929.9810.04
10.269.9110.1310.029.2210.0410.059.95
经计算得$\overline{x}$=$\frac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}{x_i}$=9.97,s=$\sqrt{\frac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=$\sqrt{\frac{1}{16}(\sum_{i=1}^{16}{{x}_{i}}^{2}-16{\overline{x}}^{2})}$≈0.212,其中xi为抽取的第i个零件的尺寸,i=1,2,…,16.
用样本平均数$\overline{x}$作为μ的估计值$\hat μ$,用样本标准差s作为σ的估计值$\hat σ$,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).
附:若随机变量Z服从正态分布N(μ,σ2),则P(μ-3σ<Z<μ+3σ)=0.9974,0.997416≈0.9592,$\sqrt{0.008}$≈0.09.
 0  239621  239629  239635  239639  239645  239647  239651  239657  239659  239665  239671  239675  239677  239681  239687  239689  239695  239699  239701  239705  239707  239711  239713  239715  239716  239717  239719  239720  239721  239723  239725  239729  239731  239735  239737  239741  239747  239749  239755  239759  239761  239765  239771  239777  239779  239785  239789  239791  239797  239801  239807  239815  266669 

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